摘要：党的二十大报告强调全面推进乡村振兴战略，加强农村金融风险控制和监测。文章以乡村振兴战略为背景，以面板数据作为研究对象，采用OLS模型，对规模扩张对村镇银行风险水平的影响进行实证分析与内生性检验。实证结果表明，规模扩张对村镇银行风险水平具有显著的正相关关系，在此基础上提出村镇银行风险管理的具体路径。

研究背景与文献综述

　　中国人民银行、市场监管总局、银保监会、证监会印发的《金融标准化“十四五”发展规划》指出：要坚定不移贯彻新发展理念，以支撑金融业高质量发展为主题，有效推进普惠金融标准建设。农村金融是推动普惠金融发展的重要抓手，近年来，我国村镇银行的合规经营风险越来越大，不良贷款率居高不下。

　　国内研究发现，村镇银行产生不良资产的原因之一是规模扩张与风险管理之间的不平衡。邹秀玲和乔立群(2024)认为，由于村镇银行的资金实力不强，受资本金限制，银行单户贷款金额较小，优质客户难以介入。为了增加业务量，前台部门可能会迫于营销压力，以降低准入标准获得更多的客源，这可能导致银行介入一些风险较高的客户，进而导致村镇银行风险水平的增加‌。此外，根据伊志峰等(2024)的研究发现，村镇银行的服务对象和行业相对集中于“三农”，产业链条短，风险难以分散。同时，由于大部分客户经理为当地招募的新员工，整体素质不高，合规意识不强，这也增加了操作风险‌。这些因素共同作用，使得村镇银行在追求规模扩张的过程中风险水平不断增加。

　　通过梳理现有文献发现，国内外学者均对村镇银行风险的形成因素进行了研究，对于村镇银行风险的内涵和测度等也进行了较为丰富的理论和实践研究。这些成果对本课题研究有着非常重要的参考价值，但现有研究也存在以下可改进之处。首先，由于村镇银行的数据难以获取，针对村镇银行发展规模和经营风险之间的关系研究较少。其次，已有研究重在探究村镇银行资产规模和风险本身，对两者之间的内在联系、作用机理的探讨仍然相对缺乏。因此，对资产规模扩张与村镇银行风险的实证研究，能弥补现有研究的一些不足，为村镇银行风险管理提供一些建议，具有深入研究的价值。

理论分析与研究假设

　　相对扩张理论认为，银行的规模越小，组织结构越简单，内部决策链条越短，越有利于银行降低自身的经营风险。若银行的规模越大，组织结构越复杂，则越会带来风险的上升。村镇银行建立的初衷是为了“支农惠农”，降低“三农”领域的融资成本，而我国村镇银行实施的大多是主发起人制度，经营策略受集团牵制，盲目扩张从而导致村镇银行风险水平上升。信息优势理论认为，过度集中化的股权结构存在着较大风险。股权集中度越高，大股东在集团的话语权越强，具有信息优势的大股东更倾向于追求自身利益的最大化，从而忽略中小股东的利益，增加集团的经营风险。公司治理机制的不健全，导致村镇银行的长期发展受到忽视，进而增加村镇银行的经营风险。基于上述分析，文章提出如下假设，村镇银行风险水平与村镇银行的资产规模正相关。

变量设计与模型构建

被解释变量

　　借鉴马理、郭丹丹等(2024)的研究，选取村镇银行的风险水平作为被解释变量，用RISK表示。若该指标值越大，则表示村镇银行的风险水平越高;反之，则代表村镇银行的风险水平越低。

解释变量

　　选用村镇银行的资产规模作为核心解释变量，用ASSET表示。通过对资产规模取自然对数的形式，可以有效减少异方差效应。

控制变量

　　为排除影响村镇银行风险水平的其他因素，文章进一步引入其他控制变量。贷存比是衡量银行流动性风险的重要指标，用LDR表示。考虑到地方人均地区生产总值有可能影响村镇银行的风险偏好，因此，参考康倚龄等(2023)的研究，选取人均地区生产总值作为控制变量，用GDP表示。

　　文章选用普通最小二乘法(以下简称“OLS”)回归模型来研究规模扩张与村镇银行风险之间的关系。OLS模型是一种非结构化模型，采用多方程联立的形式，用于线性回归的参数估计，它的思路就是求解使得实际值和模型估值之差的平方和达到最小的值，将其作为参数估计值，通过最小化误差的平方寻找数据的最佳函数匹配。

　　根据OLS回归模型特征，结合上述变量设计，文章构建OLS回归模型如下：

　　RISK_it=α_it+β₁ASSET_it+β₂LDR_it+β₃GDP_it+ε_it

表1 各变量代表的指标含义

样本选择与数据来源

　　文章采用年度数据，选取30家村镇银行的资产规模、贷存比作为样本数据，样本区间为2011—2021年。选取的数据来源于村镇银行官网的年度报告、财务报告和审计报告，通过整理得到对应的指标数据。其中，人均地区生产总值数据来源于中国县域统计年鉴，对于缺失数据，采取插值法补充完整。文章对变量取自然对数，以消除变量可能存在的异方差性，即LnASSET、LnLDR、LnGDP。

实证检验与结果分析

OLS回归模型变量的描述性统计

　　对模型中所选取的村镇银行风险水平、资产规模、贷存比和人均地区生产总值等进行描述，如表2所示。

表2 模型变量的描述性统计

　　从各变量的标准差可知，资产规模的差异最大，人均地区生产总值次之。从均值和中位数来看，资产规模与均值相差较大，村镇银行风险水平相差较小，表示村镇银行风险的差异较小。

固定效应模型

　　考虑到个体存在一定的差异性，引入固定效应模型对各变量进行回归。固定效应模型是一种面板数据分析方法，它主要用于比较核心解释变量与其他解释变量的交互作用效果。

　　引入固定效应模型如下：

　　RISK_it=β₁ASSET_it+β₂LDR_it+β₃GDP_it+δ_it+ε_it

数据实证回归

　　文章使用Stata 17软件对面板数据进行回归分析。其中，OLS模型(1)表示资产规模与村镇银行风险水平的二元线性回归模型，其拟合的回归直线如下图所示。从下图中可以看出，资产规模(ASSET)与村镇银行的风险水平(RISK)呈正相关关系，这说明规模扩张对村镇银行风险水平存在正向的影响。

图 规模扩张与村镇银行风险水平二元散点图

(图片来源：作者自制)

　　接着，考虑到控制变量与被解释变量之间可能存在的内生性问题，我们将引入OLS模型(2)和OLS模型(3)，利用引入贷存比和人均地区生产总值两个控制变量。其中，OLS模型(1)是仅有解释变量与被解释变量的回归结果，而OLS模型(2)引入贷存比的控制变量、OLS模型(3)引入人均地区生产总值的控制变量。从表3的结果可以看出，三次回归结果均在1%水平下显著。说明规模扩张与村镇银行风险之间不存在内生性问题。

表3 内生性检验

　　注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平。

结论与对策建议

　　完善村镇银行的风险管理，保障农村地区整体经济、社会的发展，具有非常重要的意义。文章采用年度数据，选取30家村镇银行的资产规模、贷存比作为样本数据，使用线性回归模型测度了2011—2021年30家村镇银行的风险水平，通过建立OLS模型进行实证研究。结果表明，规模扩张与村镇银行经营风险之间呈现出一定的正相关性。针对上述研究结果，文章提出如下建议。

　　首先，村镇银行应在一定程度上控制资产规模扩张，银行的规模越小，组织结构越简单，内部决策链条越短，越有利于银行降低自身的经营风险;若银行的规模越大，组织结构越复杂，则越会带来风险的上升。由于我国大多数村镇银行实行主发起人制度，村镇银行的经营决策更容易受主发起行的影响，盲目扩张导致风险水平上升。因此，一方面，村镇银行要明确其定位服务对象为当地农民、农村和农业经济发展，避免经营偏离服务“三农”的主旨，盲目追求规模扩张;另一方面，村镇银行在扩张前应对目标市场进行充分调研，评估当地经济金融状况、客户需求和竞争情况，确保扩张计划符合地区市场需求。在扩张过程中，注重可持续经营与可持续发展。

　　其次，村镇银行要加强风险管理体系建设与内部控制制度建设。村镇银行在经营管理中存在诸多问题，如违规操作、大股东挪用资金、表内外资产转移等。这些行为不仅损害了村镇银行的声誉，还导致村镇银行的资金链断裂，无法维持正常运营。此外，一些村镇银行在风险控制机制、信贷审批流程等方面存在不足，导致不良贷款比例上升，进一步加大了村镇银行的偿债压力。因此，一方面，村镇银行要建立健全风险管理体系，加强对信用风险、市场风险、操作风险等的管理和防范，制定科学的风险评估方法和风险控制措施，确保风险在可控范围内;另一方面，要健全内部控制制度，规范业务流程和操作规范，防止内部操作风险和道德风险，加强对员工的培训和考核，增强员工的风险意识。

　　再次，国家金融监管机构也应当对村镇银行的设立、运营和扩张进行严格的监管，确保其符合法律法规和监管要求。加强对村镇银行资本充足率、资产质量、流动性等关键指标的监测，防止过度扩张带来的风险。

　　最后，村镇银行应当积极拥抱金融科技，推进金融科技融合与创新。金融科技的发展为村镇银行提供了转型升级的新机遇。银行应加大金融科技投入，推动村镇银行的数字化转型，提升金融惠农的针对性。同时，利用区块链、人工智能、大数据等技术手段，创新农村金融产品、加强风险管理，实现村镇银行业务的智能化、自动化。此外，探索与金融科技公司的合作，共同开发适合农村市场的金融产品和服务，拓宽服务边界，提升市场竞争力。通过这些措施，村镇银行可以在保持传统优势的基础上，实现与现代金融科技的深度融合与创新发展。

　　2023年度科研专项院(校)级课题“信贷风险管理视角下广西村镇银行不良资产问题研究”(项目编号：GXJZ202350)。

　　编校：侯欣怡

　　网络：吴飞飞

　　监审：陈亚丽

　　终审：魏文源